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一种有效的高维分类数据聚类方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着数据规模的不断增大,提高K-modes聚类算法或模糊K-modes聚类算法的运行效率成为了一个重要问题.为了提高其算法执行效率,提出了一种基于分治法的高维分类数据聚类方法.该方法并不是一次性对所有的数据进行聚类,而是将分类数据集分成若干个子集,对每个子集同时进行聚类,最后对聚类结果进行融合以形成最终的聚类结果.实验结果表明大多数情况下较传统的方法在聚类的速度上有显著的提高. 相似文献
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提出了一种基于流域变换的多维数据聚类新方法.该方法以密度聚类技术为基础,通过对密度空间进行流域变换,实现多维数据的聚类.通过实验与基本聚类算法的比较,证明本文提出的算法对多维数据有更强的聚类能力. 相似文献
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首先提出了一种优化初始中心点方法用以解决聚类的局部最优问题.同时通过样本的模糊加权减少边缘噪音数据对聚类效率的影响.文本聚类试验表明,该模糊文本聚类算法取得较好的聚类效果. 相似文献
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为了从用户地理空间分布数据中挖掘用户间关联关系,提出了一种基于谱聚类的关联关系挖掘算法.首先定义了关联度,用以衡量用户之间空间分布的相似性,基于关联度构造相似矩阵,再利用谱聚类方法对用户进行聚类分析,聚类结果表征了用户的关联关系.采用Silhouette指标和聚类准确率来衡量用户关系挖掘质量,同时与传统的K-Means方法进行了比较,通过真实数据集实验,结果表明该算法在实验数据集上能达到90%以上的聚类准确率,证明方法有效、可行. 相似文献
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孙柳 《智能计算机与应用》2021,11(6):144-147,152
为了提高云存储空间多维资源数据挖掘能力,需要进行数据并行聚类处理,提出基于多种群协同进化算法的数据并行聚类算法.构建云存储空间多维资源数据的参数采集模型,对采集的云存储空间多维资源数据进行模糊并行特征分布式重组,提取云存储空间多维资源数据聚类特征参数集,采用关联粗糙集特征分析方法进行云存储空间多维资源数据的多尺度小波结构分解,结合多种群协同控制的方法,建立云存储空间多维资源数据的并行聚类模型,通过关联协同滤波检测方法,进行云存储空间多维资源数据的分组特征检测和融合聚类处理,根据差分进化方法进行云存储空间多维资源数据的聚类中心寻优,遍历云存储空间多维资源数据聚类区域的候选目标集,实现对云存储空间多维资源数据的并行关联规则聚类和可靠性挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行云存储空间多维资源数据挖掘的精度较高,聚类性较好,收敛性较强. 相似文献
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张皓 《智能计算机与应用》2021,17(7):20-23,31
为了提高物联网区块链数据挖掘能力,需要进行数据优化聚类处理,提出基于深度学习的区块链数据分片峰值聚类算法.采用异构有向图分析方法进行物联网区块链数据存储结构设计,结合特征空间重组技术进行物联网区块链数据结构重组,提取物联网区块链数据的关联信息特征量,采用语义相关性融合的方法进行区块链数据特征提取和自适应调度,对提取的物联网区块链数据特征量进行模糊聚类处理,采用模糊C均值聚类方法进行物联网区块链数据的网格分片峰值聚类和属性分类识别,采用深度学习方法进行数据聚类过程中的分片峰值融合和聚类分析,实现区块链数据分片峰值聚类.仿真结果表明,采用该方法进行区块链数据分片峰值聚类的收敛性较好,误分率较低,自适应学习能力较强. 相似文献
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大数据环境下,实现多源数据的高效利用是推荐服务的一个重要问题.为此,基于协同推荐方法,选取相似用户的消费行为完成推荐排序,在用户聚类过程引入预聚类单元和综合聚类单元.预聚类单元对用户—产品评分矩阵、电信业务身份、用户网络关注内容等数据,分别进行相似度计算.综合聚类单元计算数据丰度权重,进行综合相似度计算和用户聚类.同时,引入了可调节的效度权重,根据推荐结果的点击率和转化率,自动优化推荐系统. 相似文献